HashMap的put方法的重点主要有key的hash值的计算、hash冲突的解决办法、红黑树的结构、红黑树如何保持树平衡（烧脑）、红黑树链表相互转化的条件等。接下来将在分析put方法的过程中逐个分析这几类重点。
（1）put方法。key的hash值的计算。特点：允许key为空，当key为null时，默认key的hash值为0：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
public native int hashCode();//JVM赋值（2）putVal(hash(key), key, value, false, true);
下面是putVal的方法：
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value //是否替换已存在的key对应的value值；是，则不替换；否则替换
* @param evict if false, the table is in creation mode. //是否处于创建模式，false，代表处于创建模式
* @return previous value, or null if none //返回值：如果之前值不为空，则返回当前key所对应的之前的value值；否则返回null
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //tab存储当前table值，即当前map对象；p：当前数据存储；n:table表的大小；i:下标，即当前数据要存储的位置
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //判断当前map是否为空，为空则为当前map扩容创建一个table;并为当前变量tab赋值当前table,为当前n赋值变量tab.length
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //判断当前位置是否已有node占用，没有的话则新建；
//(n-1)&hash值为了保证每次设置的index下标位置是均匀的。因为n是2的幂次方，hash为2的幂次方，这样n-1的话即所有位置都为1，与hash与操作就得到了hash值，是有规律的。
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { //如果当前的位置已有元素占用
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果被占用的位置的元素和添加的元素hash值与key值相同，则直接覆盖
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) //如果当前p对应的node的类型是红黑树，则将当前当前key、value值传入并存入红黑树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //开启循环，找到存放当前key、value位置
if ((e = p.next) == null) { //如果当前p对应的下个节点为空，则直接将当前key、value存入表中
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st //树化
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //如果e即p的下个指针对应的节点与当前存储的key值相同，则跳出循环，不做任何操作
break;
p = e; //上面条件都不符合的话，则将下个指针赋值给当前p节点，继续for循环，重复上面的操作
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key //是否允许替换旧值
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount; //用于统计当前hashmap被修改的次数
if (++size > threshold) //判断当前table大小是否已超出，超出则扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict); //是否删除最老的元素，
return null;
}hash冲突的解决办法：
① 如果被占用的位置的元素和添加的元素hash值与key值相同，则直接覆盖
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;② 如果当前是链表中的node，与其他node的hash值冲突，则会存储在冲突的node节点的下一个节点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
}
p = e;
}
③ 如果当前是红黑树中的node，则会根据任一节点左、右子树的高度，相差不得超过两倍的规则左旋或者右旋达到树平衡，
这个后面具体分析。
else if (p instanceof TreeNode){
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
}链表长度超过8且table长度超过64时转化为红黑树
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
···
//当值超过8时，转为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
···
}
/**
* Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless
* table is too small, in which case resizes instead.
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//如果tab的长度不够64，则扩容，不会转化为红黑树
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
···
}
} 关于putVal()中的afterNodeInsertion(evict）这个方法，我在打debugger时，发现这个方法在使用时并没有做操作，觉得很奇 怪，后来百度了一下，原来这个方法是需要重写才能使用，可以看一下这两篇博客加深理解：
LinkedHashMap，源码解读就是这么简单
JDK1.8的HashMap的put方法原理总结：
(1) 构成：HashMap是由数组+链表+红黑树组成的。链表单位是Node,node是由hash、key、value、next组成。红黑树的实体是 TreeNode（parent、left、right、prev，red）。当链表长度超过8且tab的长度大于等于64时，链表才会转化为红黑树；当链表长度超过8但是tab的长度小于64时，只是扩容稀释链表但不转化为红黑树；当红黑树长度小于6时，转化为链表。
(2) 初始化：初始化容量threshold为16(tableSizeFor(initialCapacity)获得)，默认扩容倍数为0.75
(3) 存储：首先使用hash(key)生成key的hash值，如果hash值冲突则与冲突的node节点比较，相同则替换，不同则存储在冲突的 node节点的下个指针的位置。
红黑树结构以及转化
首先分析链表长度超过8时的情况：
putVal()中的treeifyBin(tab, hash)树化方法
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);由代码可见，当链表长度超过8时，则进入treeifyBin方法：
/**
* Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless
* table is too small, in which case resizes instead.
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //当map为空或者当map的整个长度没有超过最小容积64时，则扩容，不树化
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { //找到当前链表的头节点
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null); //do-while循环体,将当前链表转化为TreeNode结构
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab); //将TreeNode中的数据进行左右子树平衡
}
}
treeify方法：
/**
* Forms tree of the nodes linked from this node.
* @return root of tree
*/
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
TreeNode<K,V> root = null;
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
x.left = x.right = null;
if (root == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
root = x;
}
else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null;
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
TreeNode<K,V> xp = p;
//判断对应的子树节点是否为null
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
root = balanceInsertion(root, x);
break;
}
}
}
}
moveRootToFront(tab, root);
}
这个方法主要是将当前节点与父节点通过hash值判断出当前节点时左子树还是右子树，若当前hash值小于父节点，则dir<=0放在左子树，若当前hash值大于父节点，则dir>0放在右子树。判断完成之后，通过balanceInsertion(root,x)平衡当前树形，在balanceInsertion(root,x)方法中，设置节点的颜色，通过rotateLeft(TreeNode<K,V> root, TreeNode<K,V> p)方法平衡左子树，通过rotateRight(TreeNode<K,V> root, TreeNode<K,V> p)方法平衡右子树。最后，将树化后的树体重新插入到整个table当中。
平衡树balanceInsertion(root,x)分析，
首先，平衡树的规则：
- 每个节点或为黑，或为红，根节点为黑色
- 如果一个节点是红色，则它的儿子是黑色
- 从任一个节点到其叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点
- 每个红色节点的两个子节点，一定都是黑色（叶子节点包含NULL）
代码分析：
static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> x) {
x.red = true;//因为是插入的节点，所以默认设置当前节点为红色；
for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) {
//xp:x的父节点；xpp:xp的父节点；xppl:xp的父节点的左子树；xppr:xp的父节点的右子树；
//若当前为根节点，则设置节点颜色为黑色，并且返回当前节点
if ((xp = x.parent) == null) {
x.red = false;
return x;
}
//如果xp的颜色为黑色或者xp为顶级节点，则不需要平衡
else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
return root;
//xpp为父节点，xp=xppl=xpp的左节点，xppr为xpp的右子节点，x为xp的子节点
if (xp == (xppl = xpp.left)) {
//此时的x节点为红色，xp节点也为红色，红色节点不能相邻，需要改变节点颜色
if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
xppr.red = false;
xp.red = false;
xpp.red = true;
x = xpp;
}
else {
//若xp为xpp的右子节点，x为xp的右子节点，则左旋
if (x == xp.right) {
root = rotateLeft(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
//若x是xp的左子节点，xp不是空
if (xp != null) {
xp.red = false;
//xpp不为空，则右旋
if (xpp != null) {
xpp.red = true;
root = rotateRight(root, xpp);
}
}
}
}
else {//xpp的左子节点为空时
if (xppl != null && xppl.red) {
//改变xpp的左子节点的颜色
xppl.red = false;
xp.red = false;
xpp.red = true;
x = xpp;
}
else {
//x是xp的左子节点，进行右旋
if (x == xp.left) {
root = rotateRight(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
if (xp != null) {
xp.red = false;
if (xpp != null) {
xpp.red = true;
root = rotateLeft(root, xpp);
}
}
}
}
}
}
左旋右旋方法通过举例的方式说明一下（看的脑子快炸了终于弄懂，才画出来下面这幅图，希望各位能看懂，有问题的话欢迎指正）
除了将链表树化之外，也存在一种情况，将节点插入树形中。
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
putTreeVal()有些长，就不放源码了，直接说一下思路吧：
和链表转化为树的思路差不多，都是先判断dir的值来摆放各个节点的位置，是左子树还是右子树，摆放完成之后，进行平衡树节点（平衡树示例见上面红黑树结构图），平衡完树节点，将root节点摆放至最顶级节点。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/158157.html
